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Enregistrement W7127617770 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf784.1513

Risk stratification for heart transplant listing or death in patients with heart failure profile C - a classification and regression tree CART analysis

2025· article· en· W7127617770 sur OpenAlexaff
D M Costa-Dan, F Bacal, D A G Furlan, C N Lira, R S Rinco, S Mangini, T C A T Leal, I W Campos, M S Avila, L Seguro, B Biselli, E Bocchi, M T Oliveira Jr, I G R Gutz, F G Marcondes-Braga

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartHeart failureEjection fractionProportional hazards modelHeart transplantationFramingham Risk ScoreHazard ratioTransplantationCopeptin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Estimating prognostic risk in acute heart failure (HF) is crucial for guiding clinical decision-making, especially in patients receiving inotropic support who may require heart transplantation (HT). Exhaled Breath Acetone (EBA), a biomarker of prognosis that reflects metabolic changes in HF, could be useful in risk assessment for this population. Objective To develop a practical bedside tool to predict the need for listing for HT or the risk of death in patients admitted to emergency room in acute decompensated HF (ADHF) hemodynamic C profile. Methods This was a prospective, observational, single-center study. We used the classification and regression tree (CART) methodology to identify the strongest predictors of listing for HT or death within six months. A total of six variables, previously analyzed using the Cox proportional hazards model, were tested for inclusion in the CART model, and the cutoff point was determined using the ROC curve. Final models were developed and adjusted to ensure that at least 10% of the sample was included in each branch. Results Between January 2019 and August 2023, 276 patients were included. Most patients were male (67%), with mean age of 55 (±13) years-old. The mean left ventricle ejection fraction (LVEF) was 25(±5)%, and the most prevalent etiologies were idiopathic (30%), Chagas disease (20%), and ischemic heart disease (20%) (table 1). Listing for HT or death was observed in 59% of the cohort. The variables included and their respective cutoff values were B-Type Natriuretic Peptide (BNP) (2214 pg/mL), sodium (137.5 mmol/L), LVEF (24.5%), creatinine (2.1 mg/dL), and EBA (4.3 µg/L) at admission. The risk ranged from 38% to 61% in patients with BNP levels below the cutoff, depending on LVEF and creatinine values. However, when BNP levels were higher than the cutoff, the risk varied according to sodium and EBA levels. BNP >2214 pg/mL and sodium < or = 137.5 mmol/L resulted in the highest risk in the cohort (89%). However, when high levels of BNP were associated with sodium levels >137.5 mmol/L, the risk varied according to EBA levels: 38% if EBA< or =4.3 µg/L and 75% if EBA>4.3 µg/L (Figure 1). Conclusion Our findings confirmed that HF patients receiving inotropic support are at high risk of being listed for HT or progressing to death and can be identified using laboratory and echocardiographic data obtained at admission. In this cohort, EBA provided additional prognostic value to known predictors. The risk tree offers a practical bedside tool for severity stratification in HF patients in hemodynamic profile C. These results can be used in the future for validation in other populations.Risk tree for HF patients C profile Baseline

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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